Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1995.05a
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pp.747-752
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1995
핵융합로 증식재용 ${\gamma}$-LiAlO$_2$ 분말을 자발착화 연소반응법을 적용하여 합성하였다. LiAlO$_2$분말을 합성하는데 이 방법을 적용하면 다른 분말 합성법과 달리 짧은 시간 내에 미세한 ${\gamma}$상을 쉽게 형성할 수 있었다. 최적의 ${\gamma}$-LiAlO$_2$ 분말을 합성하려면 구연산과 우레아의 혼합연료가 가장 적절하다고 판단되며, 이 연료로 합성된 ${\gamma}$-LiAlO$_2$ 분말을 24시간 볼분쇄하면 비표면적 값이 15.8 m$^2$/g인 미세한 분말을 얻을 수 있었다.
Jo, Yung-Hoon;Lee, Joon-Yong;Ha, Dong-Heon;Kang, Shin-Hoo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.10C
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pp.921-926
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2006
The Presence of a line-of-sight(LoS) blockage can degrade the UWB positioning accuracy for two reasons. Firstly, it makes estimation of the time of arrival(ToA) of the direct path signal difficult by complicating the multipath structure of the propagation channel. Secondly, the higher dielectric constant of the LoS blocking material than that of free space introduces excess propagation delay which will bias the range estimation. In this paper, methods based on ray tracing to reduce the ranging error resulting from the second reason are Posed. We take two different approaches; a statistical approach and a map-aided method. In the statistical approach, we establish a conditional distribution of the excess propagation delay caused by LoS blockages using a ray tracing technique. The lo6wer bound of the ranging performance based on this model is estimated. Ine ray tracing method is also used for the map-aided ToA positioning approach. UWB propagation measurement data taken in an office environment is used to examine the performance of this method.
설비진단에 응용되는 신호처리의 기법으로는 파워스펙트럼, 바이스펙트럼, 켑스트럼 등이 사용되었다. 파워스펙트럼은 이론적인 면과 계산과정 그리고 신호처리에서의 적용방법등이 잘 알려져서 성공적으로 사용되어져 왔다. 특히 음향분야에서는 여러가지 응용기술이 개발되어 실제계에 적용되고 있으며 계측장비도 파워스펙트럼 해석법에 알맞게 개발되어져 왔다. 파워스펙트럼해석법을 사용하여 진동계를 구성하는 각 요소들의 고유진동수와 진동계 전체를 나타내는 진동파들의 주파수성분 간의 관계에 의하여 진동의 원인 및 소음원 등을 추정하는 것이 가능하다. 그러나 파워스펙트럼은 일반적으로 정상적인 신호를 갖는 진동계에 대한 해석 일 때는 그 이론과 실제가 잘 일치하지만, 진동계 자체가 항시 임의의 주파수를 갖고서 움직일 때 그 해석에는 다음과 같은 문제점이 생긴다. 첫째, 불규칙한 진동계에서는 규칙적인 진동계보다 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 실제로 잡음이 진동계의 고유주파수 부근에 있을 경우에는 파워스펙트럼해석으로는 불가능한 경우가 있다. 둘째, 진동파 중에 포함되어 있는 위상이라는 중요한 정보가 없다. 셋째, 시간지연에 따른 진동계의 정확한 정보를 얻을 수 없다. 이상에서 볼 때 파워스펙트럼해석법은 한계가 있음을 알 수 있다. 따라서 본 논문은 바이스펙트럼이라는 해석법을 사용하여 정상과정에서 비정상과정으로 시간지연에따라 변하는 진동계 또는 정상적인 진동계의 저주파에서의 상호간섭 정도 및 위상관계를 관찰함으로써 파워스펙트럼과 비교하여 바이스펙트럼해석법의 타당성을 검토한다. 바이스펙트럼의 실제적인 계산방법은 P. J. Huber가 세가지 접근 방법을 제안했는데 시간영역에서의 평균화를 행하여 계산하는 법, 연속된 기록들을 평균화하는 것, 주파수 영역에서의 평균화를 행하는 것 등이 있다. 본 논문에서는 FFT를 먼저 행하고 파워스펙트럼과 바이스펙트럼 및 바이코히어런스를 구하였다. 그러나 바이스펙트럼해석법은 수치해석적인 면에서 볼 때 파워스펙트럼해석법에 비하여 미약한 점이 많고 통계학적인 그 의미가 확실하게 알려져 있지 않기 때문에 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 그 물리적 의미를 규명하고져 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10c
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pp.375-379
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2007
고성능 VLSI 설계 시 배치 후를 포함한 전체적인 설계 과정이 완성되기 전까지는 물리적인 정확한 설계의 특성은 배치 단계에서는 알기 어렵다. 따라서 주어진 성능 (시간적 제약조건)을 만족하는, 즉, timing-driven placement (타이밍이 고려된 배치)는 1.0 미크론 이하의 초미세한 설계에서 중요하게 되었다. 타이밍을 고려한 배치는 초기 레이아웃 디자인 단계에서 타이밍 제약조건에 의해 디자인 반복을 줄인다. 하지만 대부분의 배치 단계의 디자인 모델은 배치단계에서 기하학적인 면을 고려하여 최대허용 지연시간 (Slack 이라고 부름)과 같은 물리적인 디자인 효과를 분석하기 어려운데 이것은 물리적으로 정확한 특성이 이 단계에서 알려지지 않기 때문에 당연한 결과이다. 본 논문에서는 기하적인 요소를 고려한 Slack의 재분배의 이점을 이용하여 허용 지연시간 처리의 혁신적인 방법을 제안한다. 제안된 접근법은 timing-closed 솔루션을 쉽게 찾는데 도움을 주고 이는 디자인을 반복하는 시간을 절약할 수 있게 한다.
In order to study unconsolidated sediments upstream of the Soyang Dam, seismic refraction data were recorded along five profiles of 94 m length. Receiver interval and record length were 2 m and 204 ms, respectively. Recorded data were analyzed using the traveltime tomography and delay-time methods in order to reveal sediment distribution in the investigation site. The acoustic basements are buried at approximately 14 m deep and their thickness shallows to southeast approaching to a hill. On the basement, pre-existing sediments deposited before construction of the Soyang dam lies. This sedimentary layer is composed of paleo-soil and sandy sediments. Above this layer, recent sediments comprise the top layer which is believed to have been deposited since the formation of the dam. Average thickness of this uppermost layer is approximately 1.6 m, which is much thicker than in the downstream.
There are several methods for the time delay estimation between signals to two receivers. Among these methods, Generalized Cross Correlation (GCC), which estimates the relative delay from the cross-correlation between the different signals at the two receivers, is a traditionally well-known method. However, when using a narrow band Continuous Wave (CW) signal, the GCC method degrades the estimation performance from relatively higher signal-to-noise ratio than when using a wideband signal. To improve this phenomenon, this paper examines four different pre-processors for GCC using narrow band single frequency signals. Simulation shows that the performance gain of the preprocessed GCC is up to 9 dB for a 100 msec CW signal as well as up to 4 dB for a 1 s CW signal.
This study introduces an enhanced sound source localization technique, bolstered by a data-driven deep learning approach, to improve the precision and accuracy of direction of arrival estimation. Focused on refining Time Difference Of Arrival (TDOA) based sound source localization, the research hinges on accurately estimating TDOA from cross-correlation functions. Accurately estimating the TDOA still remains a limitation in this research field because the measured value from actual microphones are mixed with a lot of noise. Additionally, the digitization process of acoustic signals introduces quantization errors, associated with the sampling frequency of the measurement system, that limit the precision of TDOA estimation. A deep learning-based approach is designed to overcome these limitations in TDOA accuracy and precision. To validate the method, we conduct comprehensive evaluations using both two and three-microphone array configurations. Moreover, the feasibility and real-world applicability of the suggested method are further substantiated through experiments conducted in an anechoic chamber.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.6
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pp.677-683
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2017
In this study, we examined responses to Sea Surface Temperature (SST) as the result of an intensive heat wave that took place in August 2016 and the cross correlation between SST and Air Temperature (AT) in August 2016. The data used included the SST of 8 ocean buoys, provided by the National Institute of Fisheries Science, and the AT of AWS near those 8 ocean buoys recorded every hour. To identify an appropriate data period, on FIR filter was applied. Two locations in the south sea were selected to be observed over similar a period, with a high correlation coefficient of about 0.8 and a time lag of about 50 hours between AT and SST. For the yellow sea, due to shallow waters and tidal currents, SST showed a rapid response caused by changes in AT. The east sea showed a negative correlation between AT and SST because of significant water depth and marine environment factors. By identifying the time lag between AT and SST, damage to aquatic organisms can be minimized, and we expect to develop a rapid response system for damage to the fishery industry caused by extreme heat waves.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.10
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pp.1212-1215
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2012
This study describes the accuracy improvement of the estimated angle using phase averaging in phase-comparison monopulse algorithm. In addition, to compensate the time-delay due to the phase averaging, we propose the time-delay compensation algorithm which uses the derivative of the estimated angle. These derivative is calculated by the curve fitting method. Using the real radar interferometer, we have verified that the phase averaging and time-delay compensation algorithms are effective in real-time signal processing application.
In this paper, we proposed new methods for estimation of time delay and time-frequency delay in impulsive noise environment. The proposed methods are developed using the theory of ${\alpha}-stable$ distribution, including the fractional negative order moment(FNOM) and minimum dispersion(MD), which are formulated for the time delay estimation and the fractional negative order ambiguity function and complex minimum dispersion, which are difined for the joint estimation of time delay and frequency delay. Through simulation work, its performance was compared with various other algorithms. As a result, while the conventional approaches based on second-order statistics are only verified in Gaussian noise environent ($S{\alpha}S$ noise with ${\alpha}$=2) and also the recently proposed robust methods by Nikias[7] are verified only in limited impulse noise ($S{\alpha}S$ noise with the range of $1<{\alpha}{\le}2$), the methods proposed are able to estimate the time delay in Gaussian and any impulsive noise environments($S{\alpha}S$ noise with the range of $0<{\alpha}{\le}2$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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